百度试题 结果1 题目常见的脏数据的类型有哪些? A. 缺失值 B. 重复值 C. 逻辑错误的值 D. 格式错误的值 相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD 反馈 收藏
百度试题 题目脏数据的几种类型包括。() A.异常数据B.残缺数据C.重复数据D.不一致性数据E.可疑数据F.错误数据相关知识点: 试题来源: 解析 B,C,D,F 反馈 收藏
多项选择题 常见的脏数据类型有哪些?() A.格式错误的值 B.重复值 C.逻辑错误的值 D.缺失值 点击查看答案
接下来,我们了解一下BI对数据的要求,结合上面脏数据的种类,中间的规避手段就是数据治理。 1 结构化:数据必须是结构化的。这可能是句废话,如果数据是大段的文本,比如微博,那就不能用BI做量化的分析,而是用分词技术做语义的分析,比如常说的舆情分析。语义分析不像BI的量化分析一样百分百计算准确,而是有概率的,人...
不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 “脏”数据的类型 1 残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。
脏数据(Dirty Data)是指在数据处理过程中出现的不准确、不一致或过时等不符合预期的数据,通常具有以下几种类型:1. **重复记录** 2楼2023-12-24 07:10 回复 单曲循环灬z 可能由于人为的误操作导致同样的信息在系统中存在多个冗余的版本 3楼2023-12-24 07:10 回复 单曲循环灬z 这种情况对于查询来说...
数据清洗是数据处理的重要环节，旨在清除数据中的错误、重复信息，确保数据一致性和完整性。数据清洗的目标是把“脏”数据转化为可用信息，提升数据质量。数据清洗涉及发现并修正数据文件中的错误，包括检查数据一致性、处理无效值和缺失值等。数据仓库中的数据来源于多个业务系统，且包含历史数据，因此难免存在...
深度学习中脏数据的清晰 脏数据类型及处理方法,一、数据种类:缺失数据:可以通过填充平均值、按比例填充随机数等方法处理,若有备份数据,直接将备份数据引入即可重复数据:去除重复部分即可错误数据:可以通过以下三种方式解决:1.通过对数据区间进行限定,排除明显异常
17脏数据类型及处理方法 08:48 18数据噪声处理方法 07:33 19数据集成方法 06:51 20数据规约方法 09:48 21数据建模方法 04:53 22C4.5算法 05:42 23K-均值算法 04:47 24SVM算法 04:54 25Apriori算法 05:39 26kNN算法 05:14 27PageRank算法 06:18 ...
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